JPH10208038A - Picture processing method and device therefor - Google Patents
Picture processing method and device thereforInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、入力画像を平滑
化する画像処理装置に関し、特に平滑化処理を利用して
入力画像の画質を変換しユーザーのイメージに合った画
像を創造できる画像処理方法および画像処理装置に関す
るものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus for smoothing an input image, and more particularly to an image processing method for converting an image quality of an input image using a smoothing process to create an image suitable for a user's image. And an image processing apparatus.
【０００２】[0002]
【従来の技術】パーソナルコンピュータ上のアプリケー
ションソフトウェアあるいはワードプロセッサ装置など
の機能として、写真などの画像をカラースキャナ等の入
力装置を用いて入力し、その画像に様々な画像処理を施
して画質を変換することにより、入力画像から個々のユ
ーザーが自分のイメージに合った画像を創造することの
できる機能が実現されている。2. Description of the Related Art As an application software on a personal computer or as a function of a word processor, an image such as a photograph is input using an input device such as a color scanner, and the image is subjected to various image processings to convert the image quality. As a result, a function that allows an individual user to create an image that matches his / her image from an input image is realized.
【０００３】それらの画像処理技術の１つとして、注目
画素の輝度を、ある範囲の近傍画素の輝度との平均値に
置き換える平滑化処理が用いられており、処理の結果と
して画像が少しぼやけたソフトなイメージの画像を得る
ことができる。As one of such image processing techniques, a smoothing process for replacing the luminance of a target pixel with the average value of the luminance of neighboring pixels in a certain range is used, and as a result of the processing, an image is slightly blurred. A soft image can be obtained.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、画面全
体に同じ処理が施された場合、例えば輝度の高い部分と
低い部分が隣接している領域においては、輝度の高い部
分は隣接した輝度の低い部分との平均値をとることによ
り輝度が下落し、逆に輝度の低い部分は隣接した輝度の
高い部分との平均値をとることにより輝度が上昇し、結
果として輝度の差が小さくなり画像のメリハリが薄れて
しまうという問題があった。However, when the same processing is performed on the entire screen, for example, in a region where a high luminance portion and a low luminance portion are adjacent to each other, a high luminance portion is adjacent to a low luminance portion. The brightness decreases by taking the average value of the image, and conversely, the brightness increases in the low brightness portion by taking the average value of the adjacent high brightness portions, and as a result, the difference in brightness becomes small and the image becomes sharp. There was a problem that it faded.
【０００５】例えば、特開平３−５４６７９号公報の
「画像処理装置」では、注目画素を含む入力画像の濃度
とコントラストとによって、画素信号の平均値を求める
周辺画素を決定したり、重み付けの演算係数を設定した
りする手段を備えた装置が開示されている。上記装置で
は、例えば、画像データのシャドー部とハイライト部と
で平均を採る周辺画素の範囲を変化させるとともに、重
み付けの演算係数を変化させ、それぞれの領域に適した
平滑化処理が成されるようにしている。具体的には上記
の処理によって、低濃度高コントラスト側で周辺画素の
範囲を大きくして平均化することにより主にノイズを除
去し、高濃度低コントラスト側では周辺画素の範囲を小
さくして平均化する主にエッジの劣化を防止することが
記載されている。For example, in Japanese Patent Application Laid-Open No. 3-54679, an "image processing apparatus" determines peripheral pixels for which an average value of pixel signals is to be determined or calculates a weight based on the density and contrast of an input image including a target pixel. An apparatus including means for setting a coefficient is disclosed. In the above-described device, for example, the range of peripheral pixels that take an average in a shadow portion and a highlight portion of image data is changed, and a weighting operation coefficient is changed, so that a smoothing process suitable for each region is performed. Like that. Specifically, the above processing mainly removes noise by increasing and averaging the peripheral pixel range on the low-density and high-contrast side, and reducing the average by reducing the peripheral pixel range on the high-density and low-contrast side. It mainly describes that the deterioration of the edge is prevented.
【０００６】しかし、上記の装置は、基本的にノイズの
低減を目的としており、また、処理方法については限定
されない旨が記載されているが、周辺画素の範囲を決定
づけるのが濃度とコントラストのみであるため、単なる
ノイズ低減以外の目的で、例えば、元のイメージを残し
つつ新たな印象を与えるような画像を作成することは困
難である。[0006] However, it is described that the above-described apparatus is basically aimed at reducing noise, and that the processing method is not limited. However, only the density and contrast determine the range of peripheral pixels. For this reason, it is difficult to create an image that gives a new impression while retaining the original image for a purpose other than merely noise reduction.
【０００７】本発明は、画像のメリハリを薄れさせるこ
となく様々な種類のソフトなイメージの画像を得ること
が可能な画像処理方法および画像処理装置を提供するも
のである。An object of the present invention is to provide an image processing method and an image processing apparatus capable of obtaining various kinds of soft image images without fading the sharpness of the image.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係る画
像処理方法は、上記の課題を解決するために、入力画像
に対し、注目画素の画素データと該注目画素の周囲画素
の各画素データとに基づいて該注目画素の平滑化処理を
行う画像処理方法において、注目画素の画素データもし
くは注目画素および該注目画素の近傍画素の画素データ
から求められる複数種類の特徴量から任意の特徴量を選
択し、注目画素の前記選択した特徴量の大きさに応じ
て、上記周囲画素の範囲を変化させることを特徴として
いる。According to a first aspect of the present invention, there is provided an image processing method comprising the steps of: inputting pixel data of a pixel of interest and pixels of pixels surrounding the pixel of interest to an input image; In the image processing method of performing the smoothing process of the target pixel based on the data, an arbitrary feature amount is obtained from the pixel data of the target pixel or a plurality of types of feature amounts obtained from the pixel data of the target pixel and the neighboring pixels of the target pixel. Is selected, and the range of the surrounding pixels is changed according to the magnitude of the selected feature amount of the target pixel.
【０００９】また、請求項２の発明に係る画像処理方法
は、上記の課題を解決するために、入力画像に対し、注
目画素の画素データと該注目画素の周囲画素の各画素デ
ータとに基づいて該注目画素の平滑化処理を行う画像処
理方法において、注目画素の画素データもしくは注目画
素および該注目画素の近傍画素の画素データから求めら
れる複数種類の特徴量から任意の特徴量を選択し、注目
画素の前記選択した特徴量の大きさに応じて、注目画素
の画素データと上記周囲画素の画素データとが平滑化処
理後の画素データに与える重み付けの割合を変化させる
ことを特徴としている。According to a second aspect of the present invention, there is provided an image processing method for an input image based on pixel data of a target pixel and each pixel data of pixels surrounding the target pixel. In the image processing method of performing the smoothing process of the target pixel, an arbitrary feature amount is selected from the pixel data of the target pixel or a plurality of types of feature amounts obtained from the pixel data of the target pixel and the neighboring pixels of the target pixel, The weighting ratio of the pixel data of the target pixel and the pixel data of the surrounding pixels to the pixel data after the smoothing process is changed according to the magnitude of the selected feature amount of the target pixel.
【００１０】上記の方法では、注目画素および周囲画素
の画素データによって決まる注目画素の特徴量の大きさ
によって、該注目画素の平滑化を行う周囲画素の範囲や
周囲画素からの重み付けの分布を変化させている。この
特徴量の値は、例えば、画素の輝度から求める明度や、
明度の分散、エッジ強度、特定の色に対する色差などの
ように、平滑化処理を行おうとする注目画素自身の画素
データや該画素データと近傍画素の画素データとの相対
的な関係等によって定まり、画像の特徴に応じて異なっ
ている。その結果、ある画像に対して、どの特徴を強め
るか弱めるかによって画像の質を変化させることができ
る。このとき、複数の特徴量から任意に選択できるた
め、入力画像に対して様々な平滑化処理を施した出力画
像を得ることができる。具体的な平滑化処理の内容は異
なるが、例えば、感覚的に軟らかいイメージの領域には
より軟らかくなるように平滑化処理を深く掛かるように
したり、あるいは逆に軟らかいイメージの領域にはあま
り処理を掛からないようにするといった処理が可能とな
る。In the above method, the range of surrounding pixels for smoothing the target pixel and the distribution of weights from the surrounding pixels are changed according to the magnitude of the feature amount of the target pixel determined by the pixel data of the target pixel and the surrounding pixels. Let me. The value of this feature amount is, for example, the brightness obtained from the luminance of the pixel,
Such as brightness variance, edge intensity, color difference for a specific color, etc., determined by the pixel data of the pixel of interest to be smoothed or the relative relationship between the pixel data and pixel data of neighboring pixels, It depends on the characteristics of the image. As a result, the quality of an image can be changed depending on which features are strengthened or weakened for a certain image. At this time, since it is possible to arbitrarily select from a plurality of feature amounts, it is possible to obtain an output image obtained by performing various smoothing processes on the input image. Although the details of the specific smoothing process are different, for example, the smoothing process is applied deeply so as to be softer in the region of the image that is sensuously soft, or conversely, the processing is less performed in the region of the soft image. It is possible to perform processing such as not to be applied.
【００１１】また、請求項３の発明に係る画像処理装置
は、上記の課題を解決するために、入力画像に対し、注
目画素の画素データと該注目画素の周囲画素の各画素デ
ータとに基づいて該注目画素の平滑化処理を行う画像処
理装置において、注目画素の画素データもしくは注目画
素および該注目画素の近傍画素の画素データから注目画
素の特徴量を計算する特徴量算出手段と、平滑化処理に
用いる特徴量を選択する特徴量選択手段と、選択された
特徴量の値に応じて、上記周囲画素の範囲を変えるよう
に制御する平滑化処理手段とが設けられていることを特
徴としている。According to a third aspect of the present invention, in order to solve the above-mentioned problems, an image processing apparatus is provided based on an input image based on pixel data of a pixel of interest and each pixel data of pixels surrounding the pixel of interest. An image processing apparatus for performing a smoothing process on the target pixel, wherein a feature amount calculating means for calculating a feature amount of the target pixel from the pixel data of the target pixel or the pixel data of the target pixel and neighboring pixels of the target pixel; A feature amount selecting means for selecting a feature amount used for processing, and smoothing processing means for controlling so as to change the range of the surrounding pixels according to the value of the selected feature amount are provided. I have.
【００１２】また、請求項４の発明に係る画像処理装置
は、上記の課題を解決するために、入力画像に対し、注
目画素の画素データと該注目画素の周囲画素の各画素デ
ータとに基づいて該注目画素の平滑化処理を行う画像処
理装置において、注目画素の画素データもしくは注目画
素および該注目画素の近傍画素の画素データから注目画
素の特徴量を計算する特徴量算出手段と、平滑化処理に
用いる特徴量を選択する特徴量選択手段と、選択された
特徴量の値に応じて、注目画素の画素データと上記周囲
画素の画素データとが平滑化処理後の画素の画素データ
に与える重み付けを変化させる平滑化処理手段とが設け
られていることを特徴としている。According to a fourth aspect of the present invention, in order to solve the above-mentioned problems, an image processing apparatus is provided based on an input image based on pixel data of a pixel of interest and each pixel data of pixels surrounding the pixel of interest. An image processing apparatus for performing a smoothing process on the target pixel, wherein a feature amount calculating means for calculating a feature amount of the target pixel from the pixel data of the target pixel or the pixel data of the target pixel and neighboring pixels of the target pixel; A feature value selection unit for selecting a feature value to be used in the processing, and, in accordance with the value of the selected feature value, pixel data of the pixel of interest and pixel data of the surrounding pixels are given to pixel data of a pixel after the smoothing process And a smoothing processing means for changing the weighting.
【００１３】上記構成により、特徴量算出手段によって
算出された注目画素に関する特徴量の値に応じて、平滑
化処理手段は注目画素に平滑化画素の範囲や平滑化画素
の画素データの重み付けを変化させている。すなわち、
上記特徴量の値に応じて平滑化の程度を変化させること
ができるので、画像のメリハリを薄れさせることなく、
ソフトなイメージの画像を得ることができる。しかも、
特徴量選択手段により複数の特徴量から選択できるた
め、特徴量の選択によって一つの入力画像から様々なイ
メージの平滑化処理が行える。With the above arrangement, the smoothing processing means changes the range of the smoothed pixel and the weighting of the pixel data of the smoothed pixel to the noted pixel in accordance with the value of the feature amount regarding the pixel of interest calculated by the feature amount calculating means. Let me. That is,
Since the degree of smoothing can be changed according to the value of the feature amount, without reducing the sharpness of the image,
A soft image can be obtained. Moreover,
Since a plurality of feature amounts can be selected by the feature amount selection unit, various images can be smoothed from one input image by selecting the feature amounts.
【００１４】請求項５の発明に係る画像処理装置は、上
記の課題を解決するために、請求項３または４の構成に
加えて、上記特徴量算出手段は、少なくとも上記特徴量
の一つとして、注目画素と近傍画素とにおける輝度に基
づいて注目画素および近傍画素の明度の分散を算出する
ことを特徴としている。例えば、ノイズを含んでいる場
合には部分的に明度の分散が大きくなるが、このノイズ
を除去する場合に、入力画像において元々明度の分散が
大きい領域では画質の低下が大きくなる。そこで、上記
の構成により、明度の分散に応じて周囲画素の範囲や、
重み付けの分布を変化させてやれば、入力画像における
明度の分散が大きい領域を含む場合であっても、画像の
質の変化を防止した平滑化処理を実行したり、逆に、画
像の質の違いを強調させたりすることもできる。According to a fifth aspect of the present invention, in order to solve the above problems, in addition to the configuration of the third or fourth aspect, the feature amount calculating means includes at least one of the feature amounts. The variance of the brightness of the target pixel and the neighboring pixels is calculated based on the luminance of the target pixel and the neighboring pixels. For example, when noise is included, the variance of brightness partially increases. However, when this noise is removed, the image quality greatly decreases in an area where the variance of brightness is originally large in the input image. Therefore, according to the above configuration, the range of surrounding pixels according to the variance of brightness,
By changing the distribution of the weights, even when the input image includes an area where the variance of the brightness is large, a smoothing process that prevents a change in the quality of the image is executed. You can also emphasize differences.
【００１５】請求項６の発明に係る画像処理装置は、上
記の課題を解決するために、請求項３または４の構成に
加えて、上記特徴量算出手段は、少なくとも上記特徴量
の一つとして、注目画素と近傍画素とにおける輝度に基
づいて求めた注目画素と近傍画素とを含む領域のエッジ
強度を算出することを特徴としている。上記の構成によ
り、エッジ強度が大きい領域に対して、周囲画素の範囲
を小さくしたり、重み付けの分布を注目画素に集中させ
たりすることにより、エッジを保持したままでの平滑化
処理が可能となる。また、もとの画像のイメージを残し
つつエッジのみをぼけさせることも可能となる。According to a sixth aspect of the present invention, in order to solve the above-mentioned problem, in addition to the configuration of the third or fourth aspect, the feature amount calculating means includes at least one of the feature amounts. The edge strength of a region including the target pixel and the neighboring pixel obtained based on the luminance of the target pixel and the neighboring pixel is calculated. With the above-described configuration, it is possible to perform a smoothing process while retaining an edge by reducing the range of surrounding pixels or concentrating a weight distribution on a pixel of interest in a region having a large edge strength. Become. It is also possible to blur only the edges while leaving the image of the original image.
【００１６】請求項７の発明に係る画像処理装置は、上
記の課題を解決するために、請求項３または４の構成に
加えて、上記特徴量算出手段は、少なくとも上記特徴量
の一つとして、注目画素の色と任意に設定可能な色との
色差を算出することを特徴としている。上記の構成によ
り、任意に設定可能な色を基準として、平滑化処理を深
く掛けるか浅く掛けるかを選択することができる。例え
ば、設定した色との色差が小さいほど周囲画素の範囲を
小さくしたり、重み付けの分布を注目画素に集中させた
りすることにより、設定した色における平滑化処理の程
度を抑制することが可能となる。逆の場合には、設定し
た色に近い程、平滑化処理の程度が深くなる。According to a seventh aspect of the present invention, in order to solve the above-mentioned problem, in addition to the configuration of the third or fourth aspect, the feature amount calculating means includes at least one of the feature amounts. The color difference between the color of the target pixel and a color that can be set arbitrarily is calculated. With the above configuration, it is possible to select whether to apply the smoothing processing deeply or shallowly based on the color that can be arbitrarily set. For example, it is possible to suppress the degree of the smoothing process for the set color by reducing the range of the surrounding pixels as the color difference from the set color is smaller or concentrating the distribution of the weighting on the target pixel. Become. In the opposite case, the closer to the set color, the deeper the smoothing process.
【００１７】[0017]
〔実施の形態１〕本発明の実施の一形態について図１な
いし図１０に基づいて説明すれば、以下の通りである。[Embodiment 1] An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.
【００１８】まず、本実施の形態における画像処理装置
の構成を説明する。図２に示すように、上記画像処理装
置１０には、制御部１と、制御部１で用いるプログラム
を格納したプログラム用メモリ２とが設けられている。
また、入力された画像を格納する入力画像用メモリ３と
平滑化処理後の画像を格納する出力画像用メモリ４とを
有しており、これらには、制御部１からコントロールバ
ス６と、画像データをやり取りするデータバス７とが接
続されている。また、上記コントロールバス６には、入
力画像に対してどのような画像処理を行わせるかをユー
ザが支持するために選択入力キー５が設けられている。First, the configuration of the image processing apparatus according to the present embodiment will be described. As shown in FIG. 2, the image processing apparatus 10 includes a control unit 1 and a program memory 2 in which a program used by the control unit 1 is stored.
The control unit 1 also has an input image memory 3 for storing the input image and an output image memory 4 for storing the image after the smoothing process. A data bus 7 for exchanging data is connected. The control bus 6 is provided with a selection input key 5 for the user to support what kind of image processing is to be performed on the input image.
【００１９】また、上記コントロールバス６とデータバ
ス７には、外部から上記入力画像用メモリ３に画像を入
力するための画像入力手段、例えばスキャナ８が接続さ
れている。なお、画像入力手段としてはスキャナ８に限
らず、例えば、図示しない記憶媒体に格納された画像デ
ータを読み出させるようにしてもよく、上記に限定され
るものではない。The control bus 6 and the data bus 7 are connected to image input means for inputting an image to the input image memory 3 from the outside, for example, a scanner 8. Note that the image input means is not limited to the scanner 8, and may read image data stored in a storage medium (not shown), for example, and is not limited to the above.
【００２０】本実施の形態の画像処理装置１０では、ユ
ーザが選択可能な複数の平滑化処理が用意されており、
これらの平滑化処理は、基本的に、平滑化処理を行おう
とする画素（注目画素）と周囲画素とからなる、例えば
図４〜図７等に示すような領域内の全画素の輝度の単純
平均として求まる。このような領域を領域Ｆとよぶこと
にすれば領域Ｆは、以下で詳述する特徴量Ｐと距離関数
に依存している。In the image processing apparatus 10 of the present embodiment, a plurality of smoothing processes selectable by the user are prepared.
These smoothing processes basically consist of a pixel (target pixel) to be smoothed and surrounding pixels. For example, the simple brightness of all pixels in an area as shown in FIGS. Obtained as an average. If such a region is referred to as a region F, the region F depends on a feature value P and a distance function described in detail below.
【００２１】平滑化処理の種類を選択した段階で、距離
関数は予め用意されたなかから決まることになるが、特
徴量Ｐは注目画素毎に異なっているので、特徴量Ｐの変
化に応じて注目画素毎に領域Ｆが変化することになる。
すなわち、画素自身の持つ特徴に応じて平滑化処理の範
囲を変化させることになり、その結果、様々な効果を得
ることができる。At the stage when the type of the smoothing process is selected, the distance function is determined from among those prepared in advance. Since the feature amount P differs for each pixel of interest, the feature amount P varies depending on the change in the feature amount P. The area F changes for each pixel.
That is, the range of the smoothing process is changed according to the characteristics of the pixel itself, and as a result, various effects can be obtained.
【００２２】なお、以下の説明に際し、入力画像の大き
さを（横の画素数）×（縦の画素数）＝Ｘ×Ｙとし、注
目画素をｉと表記する。In the following description, the size of the input image is represented by (the number of horizontal pixels) × (the number of vertical pixels) = X × Y, and the pixel of interest is represented by i.
【００２３】また、図３に示すように、平滑化処理を行
う注目画素ｉに対して、８近傍画素をｋ1 〜ｋ8 とす
る。また、図示しないが、上記した注目画素ｉの平滑化
に影響を及ぼす周囲画素をｊn とする。As shown in FIG. 3, eight neighboring pixels are set to k 1 to k 8 with respect to the target pixel i to be subjected to the smoothing process. Although not shown, let j n be a surrounding pixel that affects the smoothing of the noted pixel i.
【００２４】また、本実施の形態で扱う画素はＲＧＢ表
色系によって構成されているため、入力画像用メモリ３
もしくは出力画像用メモリ４に格納される際には、入力
もしくは出力画像上の左上の画素から、各画素の赤、
緑、青の輝度Ｒ、Ｇ、Ｂの順で格納されていく。例え
ば、上記画像が２４ビットカラーであれば、画素Ａ(x,
y)における輝度ＲA 、ＧA 、ＢA は、それぞれ、メモリ
の(x+X×y)×3+１番目、(x+X×y)×3+２番目、(x+X×y)
×3+３番目のアドレスにそれぞれ１［byte］(8［bit
］）単位で格納されることになり、このときに必要な
画像メモリの容量はＸ×Ｙ×３［byte］となる。Further, since the pixels handled in the present embodiment are constituted by the RGB color system, the input image memory 3
Alternatively, when stored in the output image memory 4, the red or red color of each pixel starts from the upper left pixel on the input or output image.
Green and blue luminances R, G, and B are stored in this order. For example, if the image is a 24-bit color, the pixel A (x,
y), the luminances R A , G A , and B A are (x + X × y) × 3 + 1, (x + X × y) × 3 + 2, and (x + X × y) )
× 3 + 3rd address each 1 [byte] (8 [bit
]), And the image memory capacity required at this time is X × Y × 3 [bytes].
【００２５】次に特徴量Ｐと距離関数について説明す
る。特徴量Ｐは、図３に示した注目画素ｉ自身もしくは
注目画素ｉと８近傍画素ｋ1 〜ｋ8 等との特徴、具体的
には輝度から算出されるものであり、例えば、明度
Ｙi 、明度の分散Ｄi 、エッジ強度Ｅi 、色差Ｃi など
を用いる。Next, the feature value P and the distance function will be described. Feature amount P is characteristic of a pixel of interest i itself or the pixel of interest i and eight neighboring pixels k 1 to k 8 such as shown in FIG. 3, specifically intended to be calculated from the luminance, for example, the brightness Y i , The variance of lightness D i , the edge intensity E i , the color difference C i, and the like.
【００２６】明度Ｙi は、注目画素ｉの輝度Ｒi 、
Ｇi 、Ｂi から、次式で求まる値である。 Ｙi ＝０.3０×Ｒi ＋０.5９×Ｇi ＋０.1１×Ｂi …(1) 式(1）で得られた明度Ｙi の値に応じて、領域Ｆを広く
したり狭くしたりすることにより、次のような効果が得
られる。例えば、明度Ｙi が大きい場合に領域Ｆを狭く
し、明度Ｙi が小さい場合に領域Ｆを広くするように変
化させるようにすると、明るい注目画素ｉに対しては平
滑化が浅く、暗い注目画素ｉに対しては平滑化が深くな
されることになる。この結果、平滑化処理と同時に、画
像中の明るい領域から暗い領域へと徐々に明るさが伝搬
していくような効果を与えることができる。もちろん、
明度Ｙi の変化に対する領域Ｆの変化を上記と逆方向に
すれば、逆の効果を得ることができる。The brightness Y i is determined by the brightness R i of the target pixel i ,
G i, from B i, is a value determined by the following equation. Y i = 0.30 × R i + 0.59 × G i + 0.11 × B i (1) The area F is made wider or narrower according to the value of the brightness Y i obtained by the equation (1). The following effects can be obtained. For example, if the area F is narrowed when the brightness Y i is large, and the area F is widened when the brightness Y i is small, the smoothing is shallow for the bright pixel of interest i and the dark pixel is dark. The smoothing is deeply performed on the pixel i. As a result, at the same time as the smoothing process, it is possible to provide an effect that brightness gradually propagates from a bright region to a dark region in an image. of course,
If the change of area F to changes in the brightness Y i in the reverse direction, it is possible to obtain the opposite effect.
【００２７】また、明度の分散Ｄi は、注目画素ｉの明
度Ｙi と近傍画素ｋn の明度Ｙn との分散を求めるもの
で、図３で示した注目画素ｉと８近傍画素ｋ1 〜ｋ8 と
において、明度の分散Ｄi を求める場合、次式の通りで
ある。Further, the dispersion D i of lightness, and requests distribution of the brightness Y n lightness Y i and the neighboring pixel k n of the pixel of interest i, the pixel of interest i and eight neighboring pixels k 1 shown in FIG. 3 When the variance of lightness D i is obtained from to k 8 , the following equation is used.
【００２８】[0028]
【数１】 (Equation 1)
【００２９】ただし、上記ＹM は、明度の平均値であ
り、次式で与えられる。Here, the above Y M is an average value of lightness and is given by the following equation.
【００３０】[0030]
【数２】 (Equation 2)
【００３１】上記明度の分散Ｄi の程度に応じて、例え
ば、明度の分散Ｄi が大きい場合に領域Ｆを狭くし、明
度の分散Ｄi が小さい場合に領域Ｆを広くするように変
化させてやる等すればよい。[0031] Depending on the degree of dispersion D i of the brightness, for example, to narrow the region F when the dispersion D i of brightness is large, varied to broaden the region F when the dispersion D i of lightness is small You can do it.
【００３２】入力画像において、同一の画像上に明度の
分散Ｄi の大きい領域と小さい領域とが混在している場
合に、同じ処理を施しても、明度の分散Ｄi の小さい領
域に比べて、明度の分散Ｄi の大きい領域に対する平滑
化の影響が大きくなるので、相対的に明度の分散Ｄi の
大きい領域のほうがぼやけた感じが強くなる。そこで、
上記のように、明度の分散Ｄi の大きい領域では、周囲
画素ｊn からの影響が小さくなるように周囲画素ｊn の
範囲を小さくすると、平滑化処理によって生じ易い分散
Ｄi の大きい領域における画像のぼけを抑制し、感覚的
に一様な平滑化処理がなされたようなイメージで平滑化
処理後の画像を形成することができる。In an input image, when an area having a large lightness variance D i and an area having a small lightness variance D are mixed on the same image, even if the same processing is performed, compared with an area having a small lightness variance D i. In addition, since the effect of smoothing on a region having a large lightness variance D i becomes large, the region having a relatively large lightness variance D i becomes more blurred. Therefore,
As described above, a large area of the dispersion D i of brightness, reducing the range of the peripheral pixels j n such that influence from surrounding pixels j n decreases, the large area of the easy dispersion D i caused by the smoothing process Blurring of the image can be suppressed, and the image after the smoothing process can be formed with an image as if the smoothing process was sensuously uniform.
【００３３】また、エッジ強度Ｅi は、注目画素ｉの明
度Ｙi と８近傍画素ｋ1 〜ｋ8 の明度Ｙ1 〜ｋ8 とから
求めるものであり、次式で求めることができる。Further, the edge intensity E i are those obtained from the brightness Y 1 to k 8 Tokyo brightness Y i and 8 neighboring pixels k 1 to k 8 of the pixel of interest i, can be calculated by the following equation.
【００３４】[0034]
【数３】 (Equation 3)
【００３５】上記エッジ強度Ｅi の程度に応じて、例え
ば、エッジ強度Ｅi が大きい場合に領域Ｆを狭くし、エ
ッジ強度Ｅi が小さい場合に領域Ｆを広くするように変
化させてやる等すればよい。この場合、エッジ強度の高
い領域のぼけを押さえる効果が得られる。すなわちエッ
ジ強度の高い領域では平滑化の度合いが小さくなるの
で、エッジを残したまま、画像全体に平滑化処理を行う
ことができる。[0035] Depending on the degree of the edge intensities E i, for example, to narrow the region F when the edge intensity E i is large, I'll be varied so as to widen the region F when the edge intensity E i is small or the like do it. In this case, an effect of suppressing blurring in a region having a high edge strength can be obtained. That is, since the degree of smoothing is small in a region having a high edge strength, the entire image can be subjected to the smoothing process while leaving the edge.
【００３６】また、色差Ｃi は注目画素ｉの各輝度
Ｒi 、Ｇi 、Ｂi と、予め指定しておいた特定の色Ｃの
各輝度ＲC 、ＧC 、ＢC との差からもとめるものであ
り、次式で求まる。The color difference C i is calculated from the difference between each luminance R i , G i , and B i of the target pixel i and each luminance R C , G C , and B C of the specific color C specified in advance. It is determined by the following equation.
【００３７】[0037]
【数４】 (Equation 4)
【００３８】上記色差Ｃi の程度に応じて、例えば、色
差Ｃi が小さい場合に領域Ｆを狭くし、色差Ｃi が大き
い場合に領域Ｆを広くするように変化させてやる等すれ
ばよい。この場合、特定の色もしくは特定の色に近い画
素ほど、平滑化の度合いが小さく、ぼけを抑制すること
ができる。例えば、特定の色として肌色を設定し、人物
が含まれている画像を処理すると、上記肌色に近い色で
は周囲画素からの影響が小さくなるので、人物の顔等が
ぼけることを抑制できる。この特定の色は目的や画像に
応じて適宜設定すればよい。[0038] Depending on the degree of the color difference C i, for example, to narrow the region F in the case where the color difference C i is small, may be such'll be varied to broaden the region F in the case where the color difference C i is greater . In this case, the degree of smoothing is smaller for a specific color or a pixel closer to the specific color, and blurring can be suppressed. For example, when a skin color is set as a specific color and an image including a person is processed, the effect of surrounding pixels on a color close to the skin color is reduced, so that blurring of a person's face or the like can be suppressed. The specific color may be appropriately set according to the purpose and the image.
【００３９】一方、領域Ｆは、選択された平滑化処理の
種類に応じた距離関数と、前記特徴量Ｐ（明度Ｙi 、明
度の分散Ｄi 、エッジ強度Ｅi 、色差Ｃi ）等から求ま
る距離のしきい値Ｔh とにより決まる。On the other hand, the region F is obtained from a distance function corresponding to the type of the selected smoothing process and the feature amount P (lightness Y i , lightness variance D i , edge intensity E i , color difference C i ) and the like. determined by a threshold T h of the determined distance.
【００４０】距離関数は、任意の画素と、注目画素と任
意の画素との距離との関係を示すもので、例えば、ユ
ークリッド距離、市街区距離、チェス盤距離等が一
般的に知られている。なお、以下、注目画素ｉの座標を
（ｘi ，ｙi ）、周囲画素ｊn の座標を（ｘjn，ｙjn）
とする。The distance function indicates the relationship between an arbitrary pixel and the distance between the target pixel and the arbitrary pixel. For example, a Euclidean distance, a city block distance, a chessboard distance, and the like are generally known. . Hereinafter, the coordinates of the pixel of interest i are (x i , y i ) and the coordinates of the surrounding pixels j n are (x jn , y jn )
And
【００４１】例えば、上記ユークリッド距離の場合な
ら、注目画素ｉの座標に対して、次式を満たす周囲画素
ｊn と該注目画素ｉとにより領域Ｆが構成されることに
なる。[0041] For example, if the case of the Euclidean distance, with respect to the coordinates of the pixel of interest i, so that the region F by the surrounding pixel j n and the target pixel i that satisfies the following equation is constructed.
【００４２】[0042]
【数５】 (Equation 5)
【００４３】上記において、Ｔh ＝３のときの領域Ｆを
図４に示す。FIG. 4 shows a region F when Th = 3.
【００４４】また、上記市街区距離の場合なら、注目
画素ｉの座標に対して、次式を満たす周囲画素ｊn と該
注目画素ｉとにより領域Ｆが構成されることになる。[0044] Also, if the case of the urban area distance, with respect to the coordinates of the pixel of interest i, so that the region F is formed by the surrounding pixel j n and the target pixel i that satisfies the following equation.
【００４５】 ｜ｘi −ｘj ｜＋｜ｙi −ｙj ｜≦Ｔh …(7) 上記において、Ｔh ＝３のときの領域Ｆを図５に示す。| X i −x j | + | y i −y j | ≦ T h (7) In the above, the area F when T h = 3 is shown in FIG.
【００４６】また、上記チェス盤距離の場合なら、注
目画素ｉの座標に対して、次式を満たす周囲画素ｊn と
該注目画素ｉとにより領域Ｆが構成されることになる。[0046] Also, if the case of the chessboard distance, with respect to the coordinates of the pixel of interest i, so that the region F is formed by the surrounding pixel j n and the target pixel i that satisfies the following equation.
【００４７】 ｜ｘi −ｘj ｜≦Ｔh 、｜ｙi −ｙj ｜≦Ｔh …(8) 上記において、Ｔh ＝３のときの領域Ｆを図６に示す。[0047] | x i -x j | ≦ T h, | y i -y j | In ≦ T h ... (8) above shows a region F when the T h = 3 in FIG. 6.
【００４８】また、上記等のような一般的に知ら
れた距離関数以外に、例えば、次式を満たすような距離
関数を設定してもよい。Further, in addition to the generally known distance function as described above, for example, a distance function satisfying the following equation may be set.
【００４９】[0049]
【数６】 (Equation 6)
【００５０】もしくは、 ｘj ＝ｘi ＋ｋ、ｙj ＝ｙi ±ｋ（−Ｔh ≦ｋ≦Ｔh ） …(10) 距離関数として上記式(9）を選択した場合の領域Ｆ（Ｔ
h ＝３）は図７に示す通りである。また、上記式(10)を
選択した場合の領域Ｆ（Ｔh ＝３）は図８に示す通りと
なる。[0050] or, x j = x i + k , y j = y i ± k (-T h ≦ k ≦ T h) ... (10) region F (T when the distance function was selected above formula (9)
h = 3) is as shown in FIG. Further, the area F ( Th = 3) when the above equation (10) is selected is as shown in FIG.
【００５１】なお、図４〜図８中の注目画素ｉおよび周
囲画素ｊn の内部の数字は、それぞれ該当する距離関数
が示す注目画素ｉと周囲画素ｊn との距離を示してい
る。[0051] The internal numbers of the pixel of interest i and the surrounding pixels j n in FIGS. 4-8 show the distance between the target pixel i and the surrounding pixel j n indicating each corresponding distance function.
【００５２】また、距離のしきい値Ｔh は、例えば、特
徴量Ｐにより、次式等で求めればよい。[0052] The distance the threshold T h of, for example, by the feature P, may be calculated by the following equation or the like.
【００５３】 Ｔh ＝Ｔｏ／Ｐ …(11) あるいは、 Ｔh ＝Ｐ／Ｔｄ …(12) ただし、上記は、前記した特徴量Ｐと領域Ｆとの関係に
おいて要求される距離のしきい値Ｔh を求めるための例
に過ぎず、上記式に限定されるものではない。[0053] T h = To / P ... ( 11) or, T h = P / Td ... (12) However, the above, the threshold of the distance which is required in the feature quantity relationship between P and region F merely examples for obtaining the T h, is not limited to the above equation.
【００５４】また、上記において、Ｔｏ、Ｔｄは、一連
の平滑化処理において、特徴量の種類に依存する固定値
であるが、この値を任意に設定可能とすることにより、
特徴量の値による平滑化処理の深さを調整することも可
能となる。Further, in the above, To and Td are fixed values depending on the type of the characteristic amount in a series of smoothing processing, but by setting these values arbitrarily,
It is also possible to adjust the depth of the smoothing process based on the value of the feature amount.
【００５５】上記構成および図１および図９、図１０に
示すフローチャートに基づいて、本実施の形態に係る画
像処理装置１０による平滑化処理について説明する。な
お、以下で説明する画像処理装置１０は、特徴量Ｐの種
類として上記した明度Ｙi 、明度の分散Ｄi 、エッジ強
度Ｅi 、色差Ｃi を有し、また、距離関数としてはユー
クリッド距離、市街区距離、チェス盤距離を有している
ものとする。The smoothing processing by the image processing apparatus 10 according to the present embodiment will be described based on the above configuration and the flowcharts shown in FIGS. 1, 9 and 10. The image processing apparatus 10 described below has the above-described brightness Y i , brightness variance D i , edge strength E i , and color difference C i as types of the feature amount P, and has a Euclidean distance as a distance function. , City block distance and chessboard distance.
【００５６】図１に示すように、本実施の形態における
画像処理がスタートすると、まずスキャナ８等から入力
される画像データが入力画像用メモリ３に格納される
（Ｓ１）。次に、どのような平滑化処理を行うかを、選
択入力キー５により選択する（Ｓ２）。ここで、選択し
た平滑化処理の種類によって、特徴量Ｐの種類と距離関
数が決まる。As shown in FIG. 1, when the image processing according to the present embodiment is started, first, image data input from the scanner 8 or the like is stored in the input image memory 3 (S1). Next, what kind of smoothing processing is to be performed is selected by the selection input key 5 (S2). Here, the type of the feature amount P and the distance function are determined depending on the type of the selected smoothing process.
【００５７】そして、Ｓ３では上記で決まった特徴量Ｐ
に応じて処理を分岐させる。例えば、特徴量Ｐが明度Ｙ
i であればＳ４に進み、特徴量Ｐが明度の分散Ｄi であ
ればＳ５に進み、特徴量Ｐがエッジ強度Ｅi であればＳ
６に進み、特徴量Ｐが色差Ｃi であればＳ７に進み、そ
れぞれ平滑化処理を行う。上記Ｓ４〜Ｓ７のいずれかの
処理が完了した段階で、出力用画像メモリ４にはそれぞ
れの平滑化処理が終了した画像が格納されていることに
なる。In S3, the characteristic amount P determined above
The processing branches according to. For example, if the feature amount P is lightness Y
If i is i , the process proceeds to S4. If the feature value P is the variance D i of lightness, the process proceeds to S5. If the feature value P is the edge intensity E i , the process proceeds to S4.
Proceed to 6, the process proceeds to step S7 if the feature amount P color difference C i, performs a smoothing process respectively. At the stage when any of the above processes S4 to S7 has been completed, the output image memory 4 has stored the image for which the respective smoothing processes have been completed.
【００５８】上記Ｓ４〜Ｓ７における平滑化処理につい
て説明する。Ｓ４における明度Ｙi に基づく平滑化処理
が開始されると、図９に示す平滑化処理のサブプログラ
ムが起動する。そして、まずＳ１０およびＳ１１で座標
（ｘ，ｙ）＝（０，０）にして、この座標のときの画素
を注目画素ｉとして、輝度Ｒi 、Ｇi 、Ｂi を取り出す
（Ｓ１２）。The smoothing process in S4 to S7 will be described. When smoothing processing based on the brightness Y i is started in S4, the smoothing process of sub-program shown in FIG. 9 is activated. Then, first, coordinates (x, y) = (0, 0) are set in S10 and S11, and luminance R i , G i , and B i are extracted with the pixel at this coordinate set as the target pixel i (S12).
【００５９】次に、取り出した輝度Ｒi 、Ｇi 、Ｂi を
前記式(1）に代入して明度Ｙi を求める（Ｓ１３）。求
めた明度Ｙi を特徴量Ｐとして、例えば式(11)に代入し
て、距離のしきい値Ｔh を求める（Ｓ１４）。Next, the brightness R i , G i , and B i taken out are substituted into the above equation (1) to determine the brightness Y i (S13). As the brightness Y i the characteristic amount P obtained, for example, by substituting the equation (11), determining the threshold T h of the distance (S14).
【００６０】次のＳ１５では、図１０に示すように、図
１のＳ２で決まった距離関数と、上記Ｓ１４で求められ
た距離のしきい値Ｔh とによって、周囲画素ｊn が求ま
る。すなわち、Ｓ２１において、距離関数に応じた処理
に分岐され、例えば、距離関数がユークリッド距離であ
れば、Ｓ２２に進み、前記式(6）によって注目画素ｉと
のユークリッド距離が距離のしきい値Ｔh 以下となる画
素が周囲画素ｊn として求められることになる。また距
離関数が市街区距離の場合はＳ２３に進み、式(7）に対
して距離のしきい値Ｔh を満たす画素が周囲画素ｊn と
して求められ、またチェス盤距離等の場合にはＳ２４に
進み、式(8）に対して距離のしきい値Ｔh を満たす画素
が周囲画素ｊn として求められることになる。[0060] In the next S15, as shown in FIG. 10, the distance function determined in S2 of FIG. 1, by the threshold T h of distances determined above S14, determined is surrounding pixels j n. That is, in S21, the process branches to processing according to the distance function. For example, if the distance function is the Euclidean distance, the process proceeds to S22, and the Euclidean distance to the pixel of interest i is determined by the above equation (6) to be equal to the distance threshold T following that the pixel h is that obtained as the surrounding pixels j n. In the case the distance function of the urban area distance proceeds to S23, are the pixels which satisfy the threshold T h distance to formula (7) is determined as the surrounding pixels j n, also in the case of a chessboard distance S24 the process proceeds, the pixels which satisfy the threshold T h distance to formula (8) will be obtained as the surrounding pixels j n.
【００６１】注目画素ｉの輝度Ｒi 、Ｇi 、Ｂi と、求
まった全周囲画素ｊn の輝度Ｒjn、Ｇjn、Ｂjnとをそれ
ぞれの色毎に平均を求め、出力画像用メモリ４に格納す
る（Ｓ１６）。The average of the luminances R i , G i , and B i of the target pixel i and the luminances R jn , G jn , and B jn of all the surrounding pixels j n are obtained for each color, and the output image memory is stored. 4 (S16).
【００６２】次に、ｘに１を足して（Ｓ１７）、ｙ＝０
におけるＸ方向の画素全てに対して平滑化処理が完了し
ていなければ（Ｓ１８）、再びＳ１２に戻り、Ｓ１２〜
Ｓ１７までの処理を繰り返す。これによりｙ＝０におけ
るＸ方向の全画素（Ｘ個）の平滑化処理が行えることに
なる。Next, 1 is added to x (S17), and y = 0
If the smoothing process has not been completed for all the pixels in the X direction in (S18), the process returns to S12, and returns to S12 to S12.
The processing up to S17 is repeated. As a result, smoothing processing of all pixels (X) in the X direction at y = 0 can be performed.
【００６３】また、Ｓ１８で、ｙ＝０におけるＸ方向の
全画素の平滑化処理を終えると、ｙに１を足して（Ｓ１
９）、Ｓ２０に進み、Ｙ方向にＹ個の画素の処理の平滑
化処理を終えるまで、Ｓ１１〜Ｓ１９の処理を繰り返
す。When the smoothing process for all pixels in the X direction at y = 0 is completed in S18, 1 is added to y (S1
9) The process proceeds to S20, and the processes of S11 to S19 are repeated until the smoothing process of the process of Y pixels in the Y direction is completed.
【００６４】上記Ｓ４における処理が全て終了すると、
入力画像メモリ３に格納されている全ての画像データ
が、選択した平滑化処理が成された状態で出力用画像メ
モリ４に格納されていることになる。この画像データに
ついては、プリンタで出力したり、ディスプレイに表示
したり、あるいは保存する等、その他、目的に応じた処
理を行えばよい。When all the processes in S4 are completed,
All the image data stored in the input image memory 3 is stored in the output image memory 4 with the selected smoothing process performed. The image data may be output by a printer, displayed on a display, or saved, and may be subjected to other processing according to the purpose.
【００６５】また、図１のＳ３において、明度の分散Ｄ
i 、エッジ強度Ｅi 、色差Ｃi が選択された場合には、
図９におけるＳ１４において、それぞれ、明度の分散Ｄ
i 、エッジ強度Ｅi 、色差Ｃi を求めるようにするとと
もに、Ｓ１５において式(11)(12)などを用いてそれぞれ
の特徴量Ｐに応じた距離のしきい値Ｔh を求めさせるよ
うにすればよい。Further, in S3 of FIG. 1, the variance of lightness D
i , edge strength E i , and color difference C i are selected,
In S14 in FIG. 9, the variance D of the lightness
i, the edge strength E i, as well as to obtain the color difference C i, so causing seek distance threshold T h corresponding to each feature amount P by using a formula (11) (12) step S15 do it.
【００６６】上記のように、距離のしきい値Ｔh の値と
領域Ｆを設定するための条件（距離関数）を各種組み合
わせることにより、色々な平滑化処理の種類が得られ
る。また、特徴量Ｐの値に応じて距離のしきい値Ｔh を
連続的に変化させれば単なる平滑化に留まらない新たな
効果を生み出せるが、平滑化の対象となる周囲画素が広
がっても、距離のしきい値Ｔh は計算により求まるた
め、単純な平均によって平滑化の値を容易に求めること
ができる。[0066] As described above, by combining various conditions (distance function) for setting the value and area F of the distance threshold T h, the kind of various smoothing process is obtained. Further, if the distance threshold value Th is continuously changed in accordance with the value of the feature amount P, a new effect that is not limited to mere smoothing can be produced. However, even if surrounding pixels to be smoothed are widened, , the threshold T h of the distance for which is obtained by calculation, it is possible to easily determine the value of the smoothed by simple average.
【００６７】なお、本実施の形態で用いる明度Ｙi 、明
度の分散Ｄi 、エッジ強度Ｅi 、色差Ｃi 以外の特徴量
Ｐや、上記で挙げた距離関数以外の距離関数を設定する
ことにより、平滑化処理と同時に、より多彩な効果を生
み出すことができる画像処理が行えるようになる。It should be noted that feature values P other than the lightness Y i , the lightness variance D i , the edge intensity E i , and the color difference C i used in the present embodiment, and a distance function other than the distance functions mentioned above are set. Thereby, simultaneously with the smoothing processing, it is possible to perform image processing capable of producing more various effects.
【００６８】〔実施の形態２〕本発明の実施の他の形態
について図２、図３、図１１および図１２に基づいて説
明すれば、以下の通りである。なお、説明の便宜上、前
記の実施の形態１の図面に示した構成と同一の機能を有
する構成には、同一の符号を付記し、その説明を省略す
る。Embodiment 2 Another embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. 2, 3, 11, and 12. For the sake of convenience, the same reference numerals are given to the components having the same functions as those shown in the drawings of the first embodiment, and the description thereof will be omitted.
【００６９】本実施の形態の画像処理装置も、図２に示
す実施の形態１の画像処理装置と同じ構成を有している
が、プログラム用メモリ２に格納されているプログラム
の内容が異なっており、本実施の形態では、ユーザが選
択可能な複数の平滑化処理が用意されており、これらの
平滑化処理は、固定された領域内において、注目画素と
周囲画素との間の距離に応じて、注目画素もしくは周囲
画素が平滑化処理後の画素に与える重みを変化させるこ
とにより求まる。The image processing apparatus of the present embodiment has the same configuration as that of the image processing apparatus of the first embodiment shown in FIG. 2, but differs in the contents of the program stored in the program memory 2. In the present embodiment, a plurality of smoothing processes that can be selected by the user are prepared, and these smoothing processes are performed according to the distance between the target pixel and the surrounding pixels in the fixed region. Thus, it can be obtained by changing the weight given to the pixel after the smoothing process by the pixel of interest or the surrounding pixels.
【００７０】上記構成および図１１および図１２に示す
フローチャートに基づいて、本実施の形態に係る画像処
理装置１０による平滑化処理について説明する。The smoothing process performed by the image processing apparatus 10 according to the present embodiment will be described based on the above configuration and the flowcharts shown in FIGS.
【００７１】図１１に示すように、本実施の形態におけ
る画像処理がスタートすると、まずスキャナ８等から入
力される画像データが入力画像用メモリ３に格納される
（Ｓ３１）。次に、どのような平滑化処理を行うかを、
選択入力キー５により選択する（Ｓ３２）。As shown in FIG. 11, when the image processing according to the present embodiment is started, first, image data input from the scanner 8 or the like is stored in the input image memory 3 (S31). Next, what kind of smoothing process should be performed is
The selection is made by the selection input key 5 (S32).
【００７２】そして、Ｓ３３では上記で決まった特徴量
Ｐに応じて処理を分岐させる。例えば、特徴量Ｐが明度
Ｙi であればＳ３４に進み、特徴量Ｐが明度の分散Ｄi
であればＳ３５に進み、特徴量Ｐがエッジ強度Ｅi であ
ればＳ３６に進み、特徴量Ｐが色差Ｃi であればＳ３７
に進み、それぞれ平滑化処理を行う。上記Ｓ３４〜Ｓ３
７のいずれかの処理がなされた段階では、出力用画像メ
モリ４には、それぞれの平滑化処理が終了した画像が格
納されていることになる。Then, in S33, the process branches according to the characteristic amount P determined above. For example, if the feature amount P is the brightness Y i , the process proceeds to S34, and the feature amount P is the brightness variance Di.
Advances to S35 if the proceeds to S36 if the feature amount P is edge strength E i, the feature amount P is equal color difference C i S37
To perform a smoothing process. S34 to S3
At the stage when any one of the processes 7 is performed, the output image memory 4 stores the image for which the respective smoothing processes have been completed.
【００７３】上記Ｓ３４〜Ｓ３７における平滑化処理を
Ｓ３４の場合を例に説明する。Ｓ３４では、図１２に示
す平滑化処理のサブプログラムが起動する。The smoothing process in S34 to S37 will be described by taking the case of S34 as an example. In S34, a subprogram of the smoothing process shown in FIG. 12 is started.
【００７４】まず、Ｓ４１およびＳ４２で座標（ｘ，
ｙ）＝（０，０）にして、この座標のときの画素を注目
画素ｉとして、輝度Ｒi 、Ｇi 、Ｂi を取り出す（Ｓ４
３）。First, in S41 and S42, the coordinates (x,
y) = (0,0), and the luminance R i , G i , and B i are extracted with the pixel at this coordinate set as the target pixel i (S4).
3).
【００７５】次に、取り出した輝度Ｒi 、Ｇi 、Ｂi か
ら明度Ｙi を求める（Ｓ４４）。求めた明度Ｙi を特徴
量Ｐとして、重み付けパラメータＶｓを求める（Ｓ４
５）。Next, lightness Y i is obtained from the extracted luminances R i , G i , and B i (S44). The weighting parameter Vs is calculated using the calculated brightness Y i as the feature amount P (S4).
5).
【００７６】求めた重み付けパラメータＶｓを用いて、
注目画素ｉおよび周囲画素ｊn の輝度の重み付け平均を
求め、出力画像用メモリ４に格納する（Ｓ４６）。Using the obtained weighting parameter Vs,
The weighted average of the luminance of the pixel of interest i and the surrounding pixels j n calculated and stored in the output image memory 4 (S46).
【００７７】次に、ｘに１を足して（Ｓ４７）、ｙ＝０
におけるＸ方向の画素全てに対して平滑化処理が完了し
ていなければ（Ｓ４８）、再びＳ４３に戻り、Ｓ４３〜
Ｓ４７までの処理を繰り返す。これによりｙ＝０におけ
るＸ方向の全画素（Ｘ個）の平滑化処理が行えることに
なる。Next, 1 is added to x (S47), and y = 0
If the smoothing process has not been completed for all the pixels in the X direction in (S48), the process returns to S43 again, and
The processing up to S47 is repeated. As a result, smoothing processing of all pixels (X) in the X direction at y = 0 can be performed.
【００７８】また、Ｓ４８で、ｙ＝０におけるＸ方向の
全画素の平滑化処理を終えると、ｙに１を足して（Ｓ４
９）、Ｓ５０に進み、Ｙ方向にＹ個の画素の処理の平滑
化処理を終えるまで、Ｓ４２〜Ｓ４９の処理を繰り返
す。When the smoothing process for all pixels in the X direction at y = 0 is completed in S48, 1 is added to y (S4
9) The process proceeds to S50, and the processes of S42 to S49 are repeated until the smoothing process of the process of Y pixels in the Y direction is completed.
【００７９】上記Ｓ３４における処理が全て終了する
と、入力画像メモリ３に格納されている全ての画像デー
タが、選択した平滑化処理が成された状態で出力用画像
メモリ４に格納されていることになる。When all the processes in S34 are completed, all the image data stored in the input image memory 3 is stored in the output image memory 4 with the selected smoothing process being performed. Become.
【００８０】上記処理においては、注目画素ｉと周囲画
素ｊn との距離Ｔjnに応じて、輝度Ｒj 、Ｇj 、Ｂj の
注目画素ｉに与える重み付けを変化させている。In the above processing, the weighting of the luminance R j , G j , B j given to the target pixel i is changed according to the distance T jn between the target pixel i and the surrounding pixel j n .
【００８１】この平滑化処理の重み付け計算で使用する
重み付けパラメータＶｓは、注目画素ｉおよび周囲画素
ｊn から得られる画素の特徴量Ｐに対し、例えば、次式
を用いて求めるとよい。[0081] weighting parameter Vs to be used in the weighting calculation of the smoothing processing with respect to the feature amount P of pixels obtained from the pixel of interest i and the surrounding pixel j n, for example, may determine using the following equation.
【００８２】 Ｖｓ＝Ｔｏ／Ｐ …(13) Ｖｓ＝Ｐ／Ｔｄ …(14) （Ｔｏ、Ｔｄはいずれも特徴量の種類に応じた固定値） 式(10)の場合は特徴量Ｐの値が大きいほどＶｓが小さく
なり、逆に式(11)の場合は特徴量Ｐの値が大きいほどＶ
ｓが大きくなる。上記特徴量Ｐとしては、前記実施の形
態１で挙げた画素毎の明度Ｙi 、明度の分散Ｄi 、エッ
ジ強度Ｅi 、あらかじめ定めた色との色差Ｃi 等があ
る。Vs = To / P (13) Vs = P / Td (14) (To and Td are both fixed values according to the type of feature amount) In the case of equation (10), the value of feature amount P Is larger, Vs becomes smaller, and conversely, in the case of Expression (11), as the value of the feature amount P becomes larger, Vs becomes larger.
s increases. As the feature amount P, the brightness Y i for each pixel mentioned in the first embodiment, the brightness dispersion D i of the edge strength E i, there is a color difference C i, etc. with a predetermined color.
【００８３】そして、重み付け演算の具体的な計算方法
は、注目画素ｉに対して、周囲画素ｊn との距離Ｔj が
遠くなるほど該周囲画素ｊn の輝度Ｒjn、Ｇjn、Ｂjnの
影響が小さくなるように、輝度の平均値ＲM 、ＧM 、Ｂ
M を求めている。The specific calculation method of the weighting operation is as follows. As the distance T j from the target pixel i to the surrounding pixel j n increases, the brightness R jn , G jn , and B jn of the surrounding pixel j n increase. In order to reduce the influence, the average values of luminance R M , G M , B
Seeking M.
【００８４】例えば、輝度の平均値ＲM は、次式で得ら
れる。[0084] For example, an average value R M of the luminance is obtained by the following equation.
【００８５】[0085]
【数７】 (Equation 7)
【００８６】ただし、However,
【００８７】[0087]
【数８】 (Equation 8)
【００８８】である。上記の式を用いて、同様に輝度Ｇ
M 、ＢM も求めることができる。Is as follows. Using the above equation, the luminance G
M and B M can also be determined.
【００８９】なお、上記では、距離関数としてチェス盤
距離を採用しており、以下で使用されるＴh は、チェス
盤距離におけるＴj の最大値を意味している。またこの
しきい値Ｔh の値は同一の処理に対しては常に固定であ
るものとする。[0089] In the above, the distance function is adopted chessboard distance as, the T h used in the following means the maximum value of T j in chessboard distance. The value of this threshold T h is assumed to be always fixed to the same process.
【００９０】上記式においては、パラメータＶｓが大き
いほど、平滑化処理後の注目画素ｉに与える平滑化処理
前の注目画素ｉの成分の比率が高くなり、平滑化の度合
が減少する。計算結果の平均値ＲM 、ＧM 、ＢM が、平
滑化処理後の画素の輝度として出力画像用メモリ４に格
納される。In the above equation, as the parameter Vs is larger, the ratio of the component of the target pixel i before the smoothing process given to the target pixel i after the smoothing process is higher, and the degree of smoothing is reduced. The average values R M , G M , and B M of the calculation results are stored in the output image memory 4 as the luminance of the pixel after the smoothing process.
【００９１】本実施の形態の場合には、特徴量Ｐによっ
て、周囲画素ｊn の範囲を変化させるのではなく、上記
式(15)(16)から分かるように、周囲画素ｊn と注目画素
ｉとの距離に応じた重み付けの度合いを変化させるよう
にしており、注目画素ｉの特徴量Ｐが大きいときには、
例えば式(14)に基づいてパラメータＶｓが大きくなるよ
うにすることにより、周囲画素ｊn からの影響を小さく
することができる。このとき、逆に特徴量Ｐが小さけれ
ば、パラメータＶｓが小さくなり、周囲画素ｊn からの
影響が大きくなる。これにより、厳密には異なるが、上
記式(13)によって、実施の形態１において式(2）を用い
たときの効果と類似の効果を得ることができ、また、上
記式(14)によって、実施の形態１において式(1）を用い
たときと類似の効果を得ることができる。In the case of the present embodiment, the range of the surrounding pixel j n is not changed by the feature amount P, but the surrounding pixel j n and the target pixel j The degree of weighting according to the distance to i is changed. When the feature amount P of the target pixel i is large,
For example, by such parameters Vs increases based on the equation (14), it is possible to reduce the influence from the surrounding pixels j n. In this case, the smaller the characteristic quantity P Conversely, the parameter Vs decreases, increases the influence from the surrounding pixels j n. By this, although strictly different, it is possible to obtain an effect similar to the effect obtained by using equation (2) in the first embodiment by the above equation (13). An effect similar to that when using equation (1) in the first embodiment can be obtained.
【００９２】上記各実施の形態のように、注目画素ｉや
注目画素ｉの周囲画素ｊn の例えば輝度によって決まる
特徴量Ｐを用いて、注目画素ｉの平滑化処理を行う範囲
や重み付けを変化させることにより、特定の領域におけ
る平滑化の処理に軽重、あるいは、周囲画素の影響の及
ぶ領域の大小を意図的に変化させることが可能となる。
これにより、ユーザのイメージにより近い平滑化処理あ
るいは、新たなイメージを与える平滑化処理を実現する
ことができる。[0092] As the above-described embodiments, using the feature quantity P which is determined by, for example, the luminance of surrounding pixels j n of the pixel of interest i and the pixel of interest i, changing the range or weighting of performing smoothing processing of the pixel of interest i By doing so, it is possible to intentionally change the size of the area affected by the surrounding pixels or the weight of the smoothing processing in the specific area.
This makes it possible to realize a smoothing process closer to the image of the user or a smoothing process for giving a new image.
【００９３】[0093]
【発明の効果】請求項１の発明に係る画像処理方法は、
以上のように、注目画素の画素データもしくは注目画素
および該注目画素の近傍画素の画素データから求められ
る複数種類の特徴量から任意の特徴量を選択し、注目画
素の前記選択した特徴量の大きさに応じて、上記周囲画
素の範囲を変化させる構成である。それゆえ、特徴量の
大きさに応じて、すなわち特徴の変化に応じて平滑化画
素の範囲を変化させ、入力画像のイメージを残しつつ特
徴量に応じて新たな印象を与える画像を作成できる。例
えば、特徴量が大きくなるほど、平滑化画素の範囲を広
くするあるいは狭くするといった処理を行わせることに
より、平滑化処理後の画素に与える注目画素自身の画素
データの割合が大きくなったり小さくなったりする。つ
まり、注目画素の持つ特徴を意図的に強めたりあるいは
弱めたりするといった効果を得ることができる。また、
上記特徴量は複数のなかから選択可能であるので、１つ
の入力画像に対して様々な印象の複数の平滑化処理画像
を得ることができるという効果を奏する。According to the first aspect of the present invention, there is provided an image processing method comprising:
As described above, an arbitrary feature amount is selected from the pixel data of the pixel of interest or a plurality of types of feature amounts obtained from the pixel data of the pixel of interest and the neighboring pixels of the pixel of interest, and the magnitude of the selected feature amount of the pixel of interest is determined. According to this configuration, the range of the surrounding pixels is changed. Therefore, it is possible to change the range of the smoothed pixels according to the magnitude of the feature amount, that is, change the feature, and create an image that gives a new impression according to the feature amount while leaving the image of the input image. For example, as the feature amount increases, by performing processing such as increasing or decreasing the range of the smoothed pixel, the ratio of the pixel data of the target pixel itself given to the pixel after the smoothing processing increases or decreases. I do. That is, the effect of intentionally increasing or decreasing the characteristic of the target pixel can be obtained. Also,
Since the feature amount can be selected from among a plurality of images, there is an effect that a plurality of smoothed images having various impressions can be obtained for one input image.
【００９４】また、請求項２の発明に係る画像処理方法
は、以上のように、注目画素の画素データもしくは注目
画素および該注目画素の近傍画素の画素データから求め
られる複数種類の特徴量から任意の特徴量を選択し、注
目画素の前記選択した特徴量の大きさに応じて、注目画
素の画素データと上記周囲画素の画素データとが平滑化
処理後の画素データに与える重み付けの割合を変化させ
る構成である。それゆえ、特徴量の大きさに応じて、す
なわち特徴の変化に応じて周囲画素の画素データが与え
る重み付けの割合を変化させ、入力画像のイメージを残
しつつ特徴量に応じて新たな印象を与える画像を作成で
きる。例えば、特徴量が大きくなるほど、周囲画素の重
み付けの割合を低くするあるいは高くするといった処理
を行わせることにより、平滑化処理後の画素に与える注
目画素自身の画素データの割合が大きくなったり小さく
なったりする。この結果、請求項１と良く似た効果、つ
まり注目画素の持つ特徴を意図的に強めたりあるいは弱
めたりするといった効果を得ることができる。また、上
記構成においても、特徴量は複数のなかから選択可能で
あるので、１つの入力画像に対して様々な印象の複数の
平滑化処理画像を得ることができるという効果を奏す
る。Further, as described above, the image processing method according to the second aspect of the present invention provides an image processing method in which the pixel data of the pixel of interest or a plurality of types of feature amounts obtained from the pixel data of the pixel in the vicinity of the pixel of interest is obtained. And changes the weighting ratio of the pixel data of the target pixel and the pixel data of the surrounding pixels to the pixel data after the smoothing process in accordance with the size of the selected characteristic amount of the target pixel. It is a configuration to make it. Therefore, the proportion of the weight given by the pixel data of the surrounding pixels is changed according to the magnitude of the feature amount, that is, according to the change in the feature, and a new impression is given according to the feature amount while leaving the image of the input image. Can create images. For example, as the feature amount increases, the ratio of the weighting of the surrounding pixels is reduced or increased, so that the ratio of the pixel data of the target pixel itself given to the pixel after the smoothing process increases or decreases. Or As a result, an effect very similar to that of the first aspect, that is, an effect of intentionally increasing or decreasing the characteristic of the target pixel can be obtained. Also, in the above configuration, since the feature amount can be selected from among a plurality of images, there is an effect that a plurality of smoothed images having various impressions can be obtained for one input image.
【００９５】また、請求項３の発明に係る画像処理装置
は、以上のように、注目画素の画素データもしくは注目
画素および該注目画素の近傍画素の画素データから注目
画素の特徴量を計算する特徴量算出手段と、平滑化処理
に用いる特徴量を選択する特徴量選択手段と、選択され
た特徴量の値に応じて、該注目画素の周囲画素の範囲を
変えるように制御する平滑化処理手段とが設けられてい
る構成である。それゆえ、特徴量という画素が元々有す
るデータによって、平滑化処理の範囲を変えることによ
り、入力画像のイメージを損なうことなく、新たな印象
を与える平滑化処理を行うことができるという効果を奏
する。特徴量は、ユーザが強めたいあるいは弱めたいイ
メージに応じて選択が可能である。Further, the image processing apparatus according to the third aspect of the present invention calculates the feature amount of the target pixel from the pixel data of the target pixel or the pixel data of the target pixel and the neighboring pixels of the target pixel as described above. Quantity calculating means, feature quantity selecting means for selecting a feature quantity to be used for smoothing processing, and smoothing processing means for controlling so as to change the range of pixels surrounding the target pixel according to the value of the selected feature quantity. Are provided. Therefore, by changing the range of the smoothing process according to the original data of the pixel, which is a feature amount, an effect is obtained in that the smoothing process that gives a new impression can be performed without damaging the image of the input image. The feature amount can be selected according to the image that the user wants to strengthen or weaken.
【００９６】また、請求項４の発明に係る画像処理装置
は、以上のように、注目画素の画素データもしくは注目
画素および該注目画素の近傍画素の画素データから注目
画素の特徴量を計算する特徴量算出手段と、平滑化処理
に用いる特徴量を選択する特徴量選択手段と、選択され
た特徴量の値に応じて、注目画素の画素データと該注目
画素の周囲画素の画素データとが平滑化処理後の画素の
画素データに与える重み付けを変化させる平滑化処理手
段とが設けられている構成である。それゆえ、請求項３
の発明と同様に、入力画像のイメージを損なうことな
く、新たな印象を与える平滑化処理を行うことができる
という効果を奏する。Further, the image processing apparatus according to the fourth aspect of the present invention calculates the characteristic amount of the target pixel from the pixel data of the target pixel or the pixel data of the target pixel and the neighboring pixels of the target pixel as described above. An amount calculating unit, a characteristic amount selecting unit for selecting a characteristic amount to be used for the smoothing process, and, based on the value of the selected characteristic amount, smoothing the pixel data of the target pixel and the pixel data of the surrounding pixels of the target pixel. And smoothing processing means for changing the weight given to the pixel data of the pixel after the smoothing processing. Therefore, Claim 3
As in the invention of the first aspect, an effect that a smoothing process for giving a new impression can be performed without damaging the image of the input image.
【００９７】請求項５の発明に係る画像処理装置は、以
上のように、請求項３または４の構成に加えて、上記特
徴量算出手段は、少なくとも上記特徴量の一つとして、
注目画素と近傍画素とにおける輝度に基づいて注目画素
および近傍画素の明度の分散を算出する構成である。そ
れゆえ、請求項３または４の構成による効果に加えて、
ユーザが明度の分散のイメージを残したい、あるいは逆
に除去したいような場合に応じて、全体的な明度の分散
のイメージを変化させることができるという効果を奏す
る。According to a fifth aspect of the present invention, as described above, in addition to the configuration of the third or fourth aspect, the characteristic amount calculating means includes at least one of the characteristic amounts.
In this configuration, the variance of the brightness of the target pixel and the neighboring pixels is calculated based on the luminance of the target pixel and the neighboring pixels. Therefore, in addition to the effect of the configuration of claim 3 or 4,
According to the case where the user wants to keep the image of the brightness variance, or conversely, removes the image, it is possible to change the image of the overall brightness variance.
【００９８】請求項６の発明に係る画像処理装置は、以
上のように、請求項３または４の構成に加えて、上記特
徴量算出手段は、少なくとも上記特徴量の一つとして、
注目画素と近傍画素とにおける輝度に基づいて求めた注
目画素と近傍画素とを含む領域のエッジ強度を算出する
構成である。それゆえ、請求項３または４の構成による
効果に加えて、エッジの有無を対象として、元の画像の
イメージを保ちつつ、エッジを曖昧にしたり残したりと
いった処理ができるという効果を奏する。According to a sixth aspect of the present invention, as described above, in addition to the configuration of the third or fourth aspect, the feature amount calculating means includes at least one of the feature amounts.
In this configuration, the edge strength of a region including the target pixel and the neighboring pixel obtained based on the luminance of the target pixel and the neighboring pixel is calculated. Therefore, in addition to the effect of the configuration of the third or fourth aspect, there is an effect that, for the presence or absence of an edge, processing such as obscuring or leaving an edge can be performed while maintaining the image of the original image.
【００９９】請求項７の発明に係る画像処理装置は、以
上のように、請求項３または４の構成に加えて、上記特
徴量算出手段は、少なくとも上記特徴量の一つとして、
注目画素の色と任意に設定可能な色との色差を算出する
構成である。それゆえ、請求項３または４の構成による
効果に加えて、目的とする領域の色に併せて、色を定め
ることにより、画像全体のイメージを保ちつつ、色に依
存する特定の領域に対して平滑化処理の程度を変化させ
ることが可能となるという効果を奏する。According to the image processing apparatus of the present invention, in addition to the constitution of the third or fourth aspect, the feature value calculating means may include at least one of the feature values.
This is a configuration for calculating a color difference between the color of the target pixel and a color that can be arbitrarily set. Therefore, in addition to the effect of the configuration of claim 3 or 4, the color is determined in accordance with the color of the target area, so that the image of the entire image is maintained and the specific area depending on the color is maintained. There is an effect that the degree of the smoothing process can be changed.
【図１】本発明の実施の一形態に係る画像処理の流れを
示すフローチャートである。FIG. 1 is a flowchart illustrating a flow of image processing according to an embodiment of the present invention.
【図２】本発明に係る画像処理装置の構成を示す機能ブ
ロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram illustrating a configuration of an image processing apparatus according to the present invention.
【図３】注目画素に対する８近傍画素と、８近傍画素の
明度との対応を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing a correspondence between eight neighboring pixels with respect to a target pixel and brightness of the eight neighboring pixels.
【図４】注目画素からのユークリッド距離Ｔh が３以下
となる周囲画素とその領域を示す図である。4 is a diagram showing the surrounding pixels and the area in which the Euclidean distance T h is 3 or less from the pixel of interest.
【図５】注目画素からの市街区距離Ｔh が３以下となる
周囲画素とその領域を示す図である。5 is a diagram showing the surrounding pixels and the area where the urban area distance T h is 3 or less from the pixel of interest.
【図６】注目画素からのチェス盤距離Ｔh が３以下とな
る周囲画素とその領域を示す示す図である。6 is a diagram showing showing the surrounding pixels and the area where the chessboard distance T h is 3 or less from the pixel of interest.
【図７】ある条件において、注目画素と周囲画素との距
離Ｔh が３以下となる周囲画素とその領域の一例を示す
図である。In [7] there condition is a diagram showing an example of a peripheral pixel distance T h between the target pixel and the surrounding pixels is 3 or less and its region.
【図８】ある条件において、注目画素と周囲画素との距
離Ｔh が３以下となる周囲画素とその領域の他の例を示
す図である。[8] In certain conditions, it is a diagram showing another example of a peripheral pixel distance T h between the target pixel and the surrounding pixels is 3 or less and its region.
【図９】図１におけるＳ４の平滑化処理の詳細を示すフ
ローチャートである。FIG. 9 is a flowchart showing details of the smoothing process in S4 in FIG. 1;
【図１０】図９におけるＳ１６の周囲画素を求める処理
の詳細を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart showing details of a process for obtaining surrounding pixels in S16 in FIG. 9;
【図１１】本発明の他の実施の形態に係る画像処理の流
れを示すフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart illustrating a flow of image processing according to another embodiment of the present invention.
【図１２】図１１におけるＳ３４の平滑化処理の詳細を
示すフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart showing details of the smoothing process in S34 in FIG. 11;
【符号の説明】 １ 制御部（特徴量算出手段・平滑化処理手段） ２ プログラム用メモリ（特徴量算出手段・平滑化処
理手段） ５ 選択入力キー（特徴量選択手段） Ｒi 、Ｇi 、Ｂi 輝度（画素データ） ｉ 注目画素 ｊn 周囲画素 ｋ 近傍画素 Ｙi 明度 Ｄi 明度の分散 Ｅi エッジ強度 Ｃi 色差[Description of Signs] 1 control unit (feature amount calculation means / smoothing processing means) 2 program memory (feature amount calculation means / smoothing processing means) 5 selection input keys (feature amount selection means) R i , G i , B i Luminance (pixel data) i Target pixel j n Surrounding pixels k Neighboring pixels Y i Lightness D i Lightness variance E i Edge strength C i Color difference
Claims (7)
該注目画素の周囲画素の各画素データとに基づいて該注
目画素の平滑化処理を行う画像処理方法において、 注目画素の画素データもしくは注目画素および該注目画
素の近傍画素の画素データから求められる複数種類の特
徴量から任意の特徴量を選択し、注目画素の前記選択し
た特徴量の大きさに応じて、上記周囲画素の範囲を変化
させることを特徴とする画像処理方法。An image processing method for performing a smoothing process on an input image based on pixel data of the pixel of interest and each pixel data of pixels surrounding the pixel of interest, the pixel data of the pixel of interest or An arbitrary feature amount is selected from a plurality of types of feature amounts obtained from the pixel data of the pixel of interest and the neighboring pixels of the pixel of interest, and the range of the surrounding pixels is selected according to the size of the selected feature amount of the pixel of interest. An image processing method characterized by changing.
該注目画素の周囲画素の各画素データとに基づいて該注
目画素の平滑化処理を行う画像処理方法において、 注目画素の画素データもしくは注目画素および該注目画
素の近傍画素の画素データから求められる複数種類の特
徴量から任意の特徴量を選択し、注目画素の前記選択し
た特徴量の大きさに応じて、注目画素の画素データと上
記周囲画素の画素データとが平滑化処理後の画素データ
に与える重み付けの割合を変化させることを特徴とする
画像処理方法。2. An image processing method for performing a smoothing process on an input image based on pixel data of the pixel of interest and each pixel data of pixels surrounding the pixel of interest, the pixel data of the pixel of interest or An arbitrary feature amount is selected from a plurality of types of feature amounts obtained from the pixel data of the pixel of interest and the pixel in the vicinity of the pixel of interest, and pixel data of the pixel of interest is selected according to the size of the selected feature amount of the pixel of interest. An image processing method characterized by changing a weighting ratio given to pixel data after smoothing processing by the pixel data of the surrounding pixels.
該注目画素の周囲画素の各画素データとに基づいて該注
目画素の平滑化処理を行う画像処理装置において、 注目画素の画素データもしくは注目画素および該注目画
素の近傍画素の画素データから注目画素の特徴量を計算
する特徴量算出手段と、 平滑化処理に用いる特徴量を選択する特徴量選択手段
と、 選択された特徴量の値に応じて、上記周囲画素の範囲を
変えるように制御する平滑化処理手段とが設けられてい
ることを特徴とする画像処理装置。3. An image processing apparatus for performing a smoothing process on an input image based on pixel data of the pixel of interest and each pixel data of pixels surrounding the pixel of interest, the pixel data of the pixel of interest or Feature value calculating means for calculating a feature value of the pixel of interest from the pixel data of the pixel of interest and neighboring pixels of the pixel of interest; feature value selecting means for selecting a feature value to be used in the smoothing process; And a smoothing processing means for controlling so as to change the range of the surrounding pixels according to the image processing apparatus.
該注目画素の周囲画素の各画素データとに基づいて該注
目画素の平滑化処理を行う画像処理装置において、 注目画素の画素データもしくは注目画素および該注目画
素の近傍画素の画素データから注目画素の特徴量を計算
する特徴量算出手段と、 平滑化処理に用いる特徴量を選択する特徴量選択手段
と、 選択された特徴量の値に応じて、注目画素の画素データ
と上記周囲画素の画素データとが平滑化処理後の画素の
画素データに与える重み付けを変化させる平滑化処理手
段とが設けられていることを特徴とする画像処理装置。4. An image processing apparatus for performing a smoothing process on an input image based on pixel data of the pixel of interest and each pixel data of pixels surrounding the pixel of interest, the pixel data of the pixel of interest or Feature value calculating means for calculating a feature value of the pixel of interest from the pixel data of the pixel of interest and neighboring pixels of the pixel of interest; feature value selecting means for selecting a feature value to be used in the smoothing process; Image processing characterized by providing a smoothing processing means for changing the weight given to the pixel data of the pixel after the smoothing processing by the pixel data of the target pixel and the pixel data of the surrounding pixels according to apparatus.
徴量の一つとして、注目画素と近傍画素とにおける輝度
に基づいて注目画素および近傍画素の明度の分散を算出
することを特徴とする請求項３または４に記載の画像処
理装置。5. A method according to claim 1, wherein said characteristic amount calculating means calculates, as at least one of said characteristic amounts, a variance of brightness of the target pixel and the neighboring pixels based on luminance of the target pixel and the neighboring pixels. Item 5. The image processing device according to item 3 or 4.
徴量の一つとして、注目画素と近傍画素とにおける輝度
に基づいて求めた注目画素と近傍画素とを含む領域のエ
ッジ強度を算出することを特徴とする請求項３または４
に記載の画像処理装置。6. The feature amount calculating means calculates, as at least one of the feature amounts, an edge strength of an area including the target pixel and the neighboring pixel obtained based on the luminance of the target pixel and the neighboring pixel. 5. The method according to claim 3, wherein
An image processing apparatus according to claim 1.
徴量の一つとして、注目画素の色と任意に設定可能な色
との色差を算出することを特徴とする請求項３または４
に記載の画像処理装置。7. The feature amount calculating means calculates a color difference between a color of a pixel of interest and a color that can be arbitrarily set, as at least one of the feature amounts.
An image processing apparatus according to claim 1.
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|---|---|---|---|
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